Báo cáo thực hành kinh tế lượng
I.Vấn đề nghiên cứu
Chỉ tiêu GDP ngày nay được nhắc đến nhiều trên các phương tiện thông tin đại chúng và trong
các báo cáo thành tích cuối năm ở các địa phương. GDP tăng trưởng cao thường gắn liền với sự
hãnh diện, GDP tăng trưởng thấp là một sự lo âu. Đặc biệt hiện nay khi mà lạm phát xảy ra khá
cao ở các nước hiện nay, Việt Nam cũng năm trong số nước có tốc độ lạm phát cao.
Mặt khác, tổng thu nhập quốc dân và lạm phát cũng ảnh hương đến tiêu dung của toàn xã hội.
Nếu như lạm phát cao, giá cả hang hóa leo thang trong khi đó thu nhập của người dân không
tăng lên thì nó cũng khiến tiêu dung hang hóa trở lên ì ạch, nền kinh tế sẽ chững lại có khi lại
bước vào thời kỳ suy thoái.
Hầu như tất cả các quốc gia trên thế giới đều theo đuổi bốn mục tiêu chung - tăng trưởng cao,
lạm phát thấp, thất nghiệp ít, cán cân thanh toán có số dư. Trong các mục tiêu này, tăng trưởng
cao và lạm phát thấp là hai mục tiêu có tầm quan trọng hàng đầu, quan hệ chặt chẽ với nhau
“khống chế” lẫn nhau.
Muốn tăng trưởng cao hơn thì phải tăng đầu tư, tăng chi ngân sách, hạ lãi suất cho vay, kích cầu
tiêu dùng, đẩy mạnh xuất khẩu, giảm nhập siêu… nhưng nếu làm như vậy thì lạm phát sẽ tăng.
Đó là chưa kể các yếu tố tác động bên ngoài như giá nhập khẩu tăng làm tăng chi phí đầu vào;
hay các yếu tố thiên tai, dịch bệnh như đại hạn, bão lụt, dịch cúm gia cầm… vừa làm tăng chi phí
đầu vào, vừa làm giảm nguồn cung, tăng chi ngân sách…
Muốn lạm phát thấp, thì phải thắt chặt chi ngân sách, thắt chặt đầu tư, tiêu dùng, tăng lãi suất cho
vay, tăng dự trữ bắt buộc, giảm thuế suất thuế nhập khẩu… nhưng như thế thì tăng trưởng kinh tế
sẽ không cao. Chính vì mối quan hệ này, trong khi không thể cùng thực hiện cả hai mục tiêu,
muốn ưu tiên mục tiêu nào, các chuyên gia đã dùng các cụm từ “hy sinh mục tiêu tăng trưởng
cho mục tiêu kiềm chế lạm phát” hay “hy sinh mục tiêu kiềm chế lạm phát cho mục tiêu tăng
trưởng” để nói về chính sách kinh tế - tài chính của một nước.
Vì vậy nhóm chúng tôi quyết định chọn vấn đề nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của nhân tố tổng
thu nhập quốc nội và lạm phát đến tiêu dung toàn xã hội. Từ đó giúp các nhà hoạch định đưa ra
những quyết định kinh tế phù hợp.

II. Thu thập số liệu
1. Các biến kinh tế sử dụng

TD: Tiêu dung toàn xã hội (đơn vị tính: nghìn tỷ đồng) – Biến phụ thuộc
GDP: Tổng thu nhập quốc nội (đơn vị tính: nghìn tỷ đồng) – biến giải thích
LP: Lạm phát (đơn vị tính: %) – biến giải thích


2. Số liệu thống kê
Số liệu thống kê tiêu dung toàn xã hội ( đơn vị tính: nghìn tỷ đồng) và tổng thu nhập quốc
nội GDP ( đơn vị tính: nghìn tỷ đồng) và thống kê lạm phát (đơn vị tính: %) của Việt Nam
giai đoạn từ 1991-2010
Năm
TD
GDP
LP
1991
65432
68533
16.7
1992
75322
98465
15.9
1993
89765
103254
14.7
1994
84232
116703
14.2
1995

93567
116943
13.02
1996
107654
125004
12.4
1997
97655
128898
12.1
1998
107665
130025
11.4
1999
106543
136794
10.5
2000
109753
140046
10.1
2001
115678
142567
9.4
2002
124589
153312

8.9
2003
136789
154689
6.8
2004
143266
169876
5.2
2005
153211
198643
3.6
2006
153444
209905
2.9
2007
187664
228765
3.2
2008
197654
234567
1.06
2009
217654
257899
-1.8
2010

226781
265432
-1.6

Nguồn số liệu:
1.Tổng cục thống kê
2.Giáo trình Kinh tế lượng - chủ biên TS Phạm Thị Thắng – HVTC
III.ước lượng mô hình
A.Mô hình kinh tế lượng
Cơ sở lý thuyết: Từ những kiến thức đã được nghiên cứu ở môn Kinh tế học vĩ mô, chúng ta biết
rằng giữa tổng thu nhập quốc nội (GDP), lạm phát là hai nhân tố có ảnh hưởng quan trọng
đến tiêu dung, nó sẽ quyết định trực tiếp lượng hàng hóa tiêu dung trên thị trường. Kết hợp
với kiến thức thực tế chúng tôi quyết định lựa chọn:
Mô hình hồi quy tổng thể:
TDi = β1 + β2GDPi + β3LPi + Ui
Mô hình hồi quy mẫu:
TDi = β1 + β2GDPi + β3LPi + ei


Kết quả ước lượng
Báo cáo Eviews 1
Dependent Variable: TD
Method: Least Squares
Date: 03/13/12 Time: 09:35
Sample: 1991 2010
Included observations: 20
Variable
Coefficient
GDP
LP

C
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.651637
-1789.720
41189.72
0.974728
0.971755
7873.304
1.05E+09
-206.1782
1.591403

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.179937
1751.402
43259.10

3.621477
-1.021878

0.952163

0.0021
0.3212
0.3544

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

129715.9
46847.70
20.91782
21.06718
327.8458
0.000000

Mô hình hồi quy mẫu:
TDi = 41189.72 + 0.651637GDPi – 1789.720LPi + ei

*Nhận xét về sự phù hợp của các hệ số:
Theo lý thuyết:
GDP tăng  Thu nhập tăng  TD tăng  Kỳ vọng β2 > 0.
Lạm phát tăng  Giá tăng  TD giảm  Kỳ vọng β3 < 0.
Thực tế ước lượng β2 > 0, β3 < 0  Mô hình phù hợp với lý thuyết kinh tế.
Ý nghĩa kinh tế của các hệ số:
β1= 41189.72 cho ta biết khi GDP =0 và LP = 0 thì tiêu dung trung bình là 41189.72 nghìn tỷ

đồng.
β2= 0.651637 cho ta biết khi GDP tăng lên 1 nghìn tỷ đồng thì TD tăng lên 0.651637 nghìn tỷ
đồng
β3 = -1789.720 cho ta biết khi LP tăng lên 1% thì TD giảm đi 1789.720 nghìn tỷ đổng.
R2= 0.974728 cho ta biết sự thay đổi của tiêu dung được giải thích 97.4728% do sự thay đổi của
GDP và LP.
B.Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy
Kiểm định giả thuyết:
𝐻0 : 𝛽2 = 𝛽3 = 0 𝑀ô ℎì𝑛ℎ ℎồ𝑖 𝑞𝑢𝑦 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑝ℎù ℎợ𝑝
𝐻1 : Í𝑡 𝑛ℎấ𝑡 𝛽𝑗 ≠ 0 𝑀ô ℎì𝑛ℎ ℎồ𝑖 𝑞𝑢𝑦 𝑝ℎù ℎợ𝑝 ( 𝑗 = 2,3)


Tiêu chuẩn kiểm định:
F=

𝑅 2 /2
(1−𝑅 2 )/17

~ F (2,17)

Miền bác bỏ giả thuyết:
Wα = { F, F > Fα (2,17)}
Với mẫu quan sát:
n = 20, α = 0.05  F0.05(2,17) = 3.59
Fqs =

𝑅 2 /2
(1−𝑅 2 )/17

=


0.974728 /2
(1−0.974728 )/17

= 327.8406141

 Fqs > F0.05(2,17)  F € Wα
 Bác bỏ H0, chấp nhận H1
 Mô hình hồi quy là phù hợp
IV. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
1. Kiểm định đa cộng tuyến
Báo cáo Eviews 2
Hồi quy mô hình TD2i= β1 + β2GDP2i + U2i
Hồi quy mô hình theo GDP
Dependent Variable: TD
Method: Least Squares
Date: 03/13/12 Time: 10:52
Sample: 1991 2010
Included observations: 20
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

GDP

C

0.832479
-2661.621

0.032576
5471.852

25.55470
-0.486421

0.0000
0.6325

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.973176
0.971686
7882.973
1.12E+09
-206.7744
1.688810

Mean dependent var
S.D. dependent var

Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

129715.9
46847.70
20.87744
20.97701
653.0425
0.000000

Mô hình hồi quy theo GDP: TD2i= -2661.621 + 0.832479GDP2i + U2i
R12 = 0.973176



Báo cáo Eviews 3:
Hồi quy mô hình TD3i= β1 + β3LP3i + U3i
Hồi quy mô hình theo LP
Dependent Variable: TD
Method: Least Squares
Date: 03/13/12 Time: 11:01
Sample: 1991 2010
Included observations: 20
Variable

Coefficient

Std. Error


t-Statistic

Prob.

LP
C

-8027.831
197422.6

409.6299
4137.793

-19.59776
47.71205

0.0000
0.0000

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.955232
0.952745
10183.87

1.87E+09
-211.8964
1.121284

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

129715.9
46847.70
21.38964
21.48921
384.0724
0.000000

Mô hình hồi quy theo LP: TD3i= 197422.6 – 8027.831LP3i + U3i
R22 = 0.955232



Tính độ đo Theil:
m = R2 - (R2 - R12 + R2 - R22)
= 0.974728 – (0.974728 - 0.973176 + 0.974728 - 0.955232)
= 0.95368

 Mô hình gần như là không có đa cộng tuyến
2. Kiểm định Phương sai sai số thay đổi

Kiểm định White


Báo cáo Eviews 4
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
0.417607
Obs*R-squared
2.595759

Probability
Probability

0.828811
0.762010

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 03/13/12 Time: 11:13
Sample: 1991 2010
Included observations: 20
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic


Prob.

C
GDP
GDP^2
GDP*LP
LP
LP^2

-6.97E+09
61049.25
-0.131494
-2409.866
5.50E+08
-10724135

8.92E+09
74567.64
0.155970
3027.956
7.30E+08
15144103

-0.780710
0.818710
-0.843076
-0.795872
0.752521
-0.708139


0.4480
0.4267
0.4134
0.4394
0.4642
0.4905

0.129788
-0.181002
90479969
1.15E+17
-391.2248
1.675147

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

52690583
83258218

39.72248
40.02120
0.417607
0.828811

Mô hình kiểm định:
ei2 = -6.97E+09+ 61049.25GDPi- 0.131494GDPi2 - 2409.866GDP*LPi+5.50E+08LPi – 0724135LPi2 +Vi
Kiểm đinh cặp giả thuyết:
𝐻0 : ∝2 = ∝3 =∝4 =∝5 =∝6 = 0 (𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖)
𝐻1 : 𝑇ồ𝑛 𝑡ạ𝑖 í𝑡 𝑛ℎấ𝑡 ∝𝑗 ≠ 0 𝑗 = 2,6 (𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖Ì)
Tiêu chuẩn kiểm định: 𝜒 2 = 𝑛 𝑅2 ~ 𝜒 2

5

Miền bác bỏ: Wα = {𝜒 2 , 𝜒 2 > 𝜒 2 α(5)}
Với mẫu n = 20, α = 0.05  𝜒 2 0.05(5) = 11.0705
𝜒 2 qs= n.R2 = 20. 0,129788 = 2,59576
 𝜒 2 qs < 𝜒 2 0.05(14)
𝜒 2 qs ∉ 𝜒 2 0.05(5)  Chấp nhận H0, bác bỏ H1
 Với mức ý nghĩa α = 0.05 mô hình không có phương sai sai số thay đổi.


3. Kiểm định tự tương quan – Kiểm định BG
Báo cáo Eviews 5:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
0.249166 Probability
Obs*R-squared
0.306681 Probability


0.624457
0.579724

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 03/13/12 Time: 15:42
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

GDP
LP
C
RESID(-1)

0.010489
84.81541
-2318.965
0.131611

0.185243
1799.450

44490.48
0.263662

0.056622
0.047134
-0.052123
0.499165

0.9555
0.9630
0.9591
0.6245

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.015334
-0.169291
8053.153
1.04E+09
-206.0237
1.822724

Mean dependent var
4.00E-12
S.D. dependent var

7447.400
Akaike info criterion
21.00237
Schwarz criterion
21.20152
F-statistic
0.083055
Prob(F-statistic)
0.968298
Mô hình kiểm định BG có dạng: ei = -2318.965 + 0.010489GDP + 84.81541LP + 0.131611ei-1+Vi

Kiểm định cặp giả thuyết:

𝐻0 : 𝑝1 = 0 (𝐾ℎô𝑛𝑔 𝑐ó 𝑡ự 𝑡ươ𝑛𝑔 𝑞𝑢𝑎𝑛)
𝐻1 : 𝑝1 ≠ 0 𝑐ó 𝑡ự 𝑡ươ𝑛𝑔 𝑞𝑢𝑎𝑛

Tiêu chuẩn kiểm định: 𝜒 2 = (𝑛 − 1) 𝑅1 2 ~ 𝜒 2

1

Miền bác bỏ giả thuyết H0: Wα = {𝜒 2 , 𝜒 2 > 𝜒 2 α(1)}
Với α = 0.05, ta có 𝜒 2 α(1) = 𝜒 2 0.05(1) = 3.8415
𝜒 2 qs = (n – 1) 𝑅1 2 = (20-1) *0.015334 = 0.291346
 𝜒 2 qs < 𝜒 2 0.05(1)
𝜒 2 qs ∉ 𝜒 2 0.05(1)  Chấp nhận H0, bác bỏ H1
 Với mức ý nghĩa α = 0.05 mô hình không có tự tương quan.


4. Kiểm định Ramsay
Báo cáo Eviews 6

Ramsey RESET Test:
F-statistic
Log likelihood ratio

4.043575
8.624520

Probability
Probability

0.039392
0.013403

Test Equation:
Dependent Variable: TD
Method: Least Squares
Date: 03/13/12 Time: 16:15
Sample: 1991 2010
Included observations: 20
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

GDP

LP
C
FITTED^2
FITTED^3

0.746395
-4486.826
104168.7
-6.24E-06
2.06E-11

0.565077
2516.833
43633.12
6.92E-06
1.70E-11

1.320873
-1.782727
2.387377
-0.901165
1.210404

0.2063
0.0949
0.0306
0.3817
0.2449

R-squared

Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.983581
0.979202
6756.104
6.85E+08
-201.8660
2.245565

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

129715.9
46847.70
20.68660
20.93553
224.6402
0.000000

Kiểm định giả thuyết:
𝐻0 : ∝4 =∝5 = 0 𝑚ô ℎì𝑛ℎ 𝑐ℎỉ đị𝑛ℎ đú𝑛𝑔
𝐻1 : 𝑇ồ𝑛 𝑡ạ𝑖 í𝑡 𝑛ℎấ𝑡 ∝𝑗 ≠ 0 𝑀ô ℎì𝑛ℎ 𝑐ℎỉ đị𝑛ℎ 𝑠𝑎𝑖 𝑗 = 4,5

Tiêu chuẩn kiểm định:

F=

(𝑅12 −𝑅 2 ) (𝑛−𝑘 ′ )
1−𝑅12 (𝑝−1)

~ F (2; 15)

Miền bác bỏ giả thuyết H0: Wα = { F, F > Fα (2,15)}
Với α = 0.05 F0.05 (2,15)}= 3.89
Fqs=

(𝑅12 −𝑅2 ) (𝑛−𝑘 ′ )
1−𝑅12

(𝑝−1)

=

0.983581 −0.974728 (20−5)
1−0.983581 2

= 8.087885986

 Fqs > F0.05(2,15)  F € Wα
 Bác bỏ H0, chấp nhận H1
 Mô hình chỉ định sai. Tức là mô hình bỏ sót biến.



5. Kiểm định tính phân bố chuẩn của sai số ngẫu nhiên
Báo cáo Eviews 7:
5
Series: Residuals
Sample 1991 2010
Observations 20

4

Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis

3

2

1

Jarque-Bera
Probability

0
-20000

-10000


Kiểm định cặp giả thuyết:

0

𝐻0 : 𝑈 𝑐ó 𝑝ℎâ𝑛 𝑝ℎổ𝑖 𝑐ℎ𝑢ẩ𝑛
𝐻1 : 𝑈 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑐ó 𝑝ℎâ𝑛 𝑝ℎố𝑖 𝑐ℎ𝑢ẩ𝑛

Tiêu chuẩn kiểm định:
JB = n

𝑆2
6

+

(𝐾−3)2
24

10000

~𝜒 2 (2)

Miền bác bỏ giả thuyết H0: Wα = {JB: JB > 𝜒 2 α(2)}
JBqs = 2.268171
𝑉ớ𝑖 𝑚ứ𝑐 𝛼 = 0.05 𝑡𝑎 𝑐ó 𝜒 2 0.05(2) = 5.99147
 JBqs < 𝜒 2 0.05(2)  JBqs ∉ Wα
Chưa có cơ sở bác bỏ H0
Với mức ý nghĩa 0.05 U có phân phối chuẩn.


4.00E-12
80.22042
9762.469
-19337.35
7447.400
-0.803653
3.371984
2.268171
0.321716


Kết luận: Từ những kiểm định trên ta thấy chúng ta đã xây dựng được mô hình gần như là không
có khuyết tật. Với khuyết tật mô hình bỏ sót biến thì rất khó để khắc phục, cần phải nghiên cứu
nhiều hơn nữa để đưa ra được một mô hình hồi quy thực sự phù hợp.
Mô hình hồi quy mẫu: TDi = β1 + β2GDPi + β3LPi + ei